提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)拉曼光谱去噪方法。利用排列熵(PE)作为代表噪声的内在模式分量(IMF)的判据，并对其进行阈值滤波以消除噪声，得到消除噪声的拉曼光谱重构信号。采用该方法对乙醇水溶液的拉曼光谱数据进行去噪研究。结果表明，该方法有效地消除了拉曼光谱中的噪声；与经验模态分解法(EMD)和总体平均经验模态分解法(EEMD)的对比表明，CEEMDAN 去噪法不但在高信噪比的拉曼光谱信号去噪中取得良好的去噪效果，而且在低信噪比的拉曼光谱信号去噪中依然优势明显。

石墨的拉曼光谱测定

行业分类-物理装置-一种集成微流控与拉曼光谱检测的结构模块.zip

拉曼光谱分析技术具有快速响应、非接触、检测限制小、灵敏度高的优点，广泛应用于生产生活的众多领域。然而实际测得的原始拉曼光谱总会有不同程度的基线漂移，严重影响光谱分析的有效性和准确性。针对现有基线校正方法容易造成估计基线偏低、校正后光谱抬升的问题，提出了一种基于局部对称重加权惩罚最小二乘（LSRPLS）的基线校正算法，该算法在非对称惩罚最小二乘的基础上，使用softsign函数引入局部对称加权的思想，对光谱中无谱峰的基线区域赋予相近的权重，并通过迭代调整估计基线的权重。在模拟和实际拉曼光谱上分别进行了验证。实验结果表明：LSRPLS基线校正算法不仅能对不同类型的光谱基线进行校正，而且与现有的基线校正方法相比，具有更高的准确度和稳定性。基线校正后的光谱在主成分空间上的聚集度得到提升，模型的分类准确性明显提高，说明LSRPLS算法在去除基线的同时，能够保留光谱的有效信息，为拉曼光谱的进一步分析提供了依据。

行业分类-作业装置- 一种集成微流控与拉曼光谱检测的结构模块.zip

附件对Smart DXR拉曼光谱仪的基本功能、使用范围、周边附件等进行了介绍。希望能够对使用该类仪器的工作人员，科研人员有所帮助。

拉曼光谱的测试数据主要有高斯信号，正弦信号和余弦信号组成的一个模拟信号，用于检测配套S-G卷积平滑算法实现去噪算法的性能

拉曼光谱matlab代码拉曼光谱 高光谱图像处理。 该存储库表示用于处理由 WiTEC Control4 软件生成的高光谱拉曼图像的代码。 拉曼高光谱图是每个像素都有相关光谱的图像。 根据给定波数的光谱强度对像素进行颜色编码。 此代码最初用于处理各种类型陨石中发现的有机材料的拉曼图像数据，但可用于任何感兴趣的材料。 要使用处理管道，您需要下载此存储库中显示的所有代码以及来自 . 这不是我自己的代码，而是马里兰大学的 Thomas C. O'Haver 的代码。 非常感谢 O'Haver 博士的代码！ 您将在此存储库中找到用于处理收集的图像的各种脚本以及运行处理工作所需的示例文件。 如果您有任何建议，请与我联系或贡献。 现在用于分析输出拉曼数据的脚本是跨语言的（即一些在 python 中一些在 Matlab 中）。 我意识到人们可能无法使用 Matlab 或者宁愿只使用一种语言。 因此，我正在努力以两种语言实现两个完全工作的处理管道。 谢谢你的耐心！

拉曼光谱信号，尤其是生物活体的拉曼信号，由于受到荧光背景噪声的影响，光谱复杂，在很大程度上影响了分析效果。依据荧光背景特点提出了一种基于信号极小极大值自适应缩放的消除荧光背景方法，从峰强与质量分数关系、单光谱与混合光谱关系两个方面验证可行性，并与传统基于多项式拟合基线校正的荧光背景消除方法进行对比，结果表明该方法优于传统方法。为了显示血液在活体小鼠耳朵组织中的二维和三维分布，选用血红蛋白的特征峰1549 cm-1来做拉曼成像，与以往数据处理的方法所得到的图像进行对比，结果表明此方法能够获得较好的拉曼光谱数据，特别是对一些较弱的拉曼特征峰，成像结果更好。

拉曼工具箱已开发为用户友好的免费软件，用于处理和分析拉曼光谱和光谱数据。 RamanToolSet提供以下处理功能：-缩放光谱-偏移光谱-切割光谱-平均光谱-平滑光谱-归一化光谱-背景减法-多项式减法已实施以下分析工具：-主成分分析（PCA）-聚类分析-扩展的倍增信号校正（EMSC）分析已实现以下映射工具：-从雷尼绍，Witec和霍里巴制图文件（.txt）生成单个光谱文件-映射从雷尼绍，Witec或霍里巴文件导入的单个光谱的映射-PCA在映射频谱上执行并映射PCA分数-在映射频谱上执行ICA并映射ICA系数-在映射频谱上执行聚类分析并映射聚类